RAGパイプライン全体像 — 取り込みから回答生成までの流れを初心者向けに整理する

RAG（Retrieval-Augmented Generation）のパイプライン全体像を初心者向けに解説する記事。社内ドキュメントをLLMに活用するために必要な「チャンキング」「埋め込み」「ベクトルDB」「リランキング」といった専門用語を、全体像の中でどのように繋がっているかを整理して説明している。

• RAGパイプラインの全体像が、取り込みから回答生成までの4段階で整理された。
• RAGは「オフラインで知識を用意し、オンラインで検索してから答える」仕組みであると説明されている。
• 各段階の役割、入出力、および初心者向けの初期値が具体的に示されている。
• 取り込み・前処理段階でのメタデータ付与の重要性が強調されている。
• チャンク分割の基本方式と初心者向けの初期値が示されている。